Los errores en proyectos de ia y su solución

La inteligencia artificial (IA) ha sido objeto de grandes expectativas y promesas de revolucionar diversas industrias. Sin embargo, sorprendentemente, entre el 70% y el 80% de los proyectos de IA fracasan. ¿Por qué tantas iniciativas de IA, llenas de promesas y potencial, terminan sin cumplir con sus objetivos? En este artículo, exploraremos las razones detrás de estos fracasos y las posibles soluciones para evitarlos.

Error #1: La IA no es desarrollo de aplicaciones o codificación

Uno de los errores más comunes es tratar los proyectos de IA como si fueran proyectos de desarrollo de aplicaciones convencionales. La IA no se trata de escribir código complejo, sino de utilizar los datos adecuados.

Los proyectos de IA requieren un enfoque centrado en los datos. Esto implica priorizar la recolección, procesamiento y comprensión de los datos sobre el desarrollo de código. Ignorar esta diferencia puede llevar a proyectos de IA técnicamente sólidos pero ineficaces en la práctica.

Error #2: Desalineación del retorno de inversión (ROI)

Embarcarse en un proyecto de IA sin tener claros los objetivos empresariales es como hacer un viaje sin un mapa, es decir, costoso y sin rumbo fijo. Un error común es la falta de alineación del proyecto con objetivos empresariales tangibles. Antes de iniciar un proyecto de IA, es importante definir claramente el problema que se quiere resolver y evaluar si la IA puede proporcionar una solución rentable.

Los proyectos a menudo fracasan debido a objetivos vagos o expectativas mal alineadas con el retorno de inversión esperado. Definir claramente el problema y los beneficios esperados desde el principio puede aumentar significativamente las posibilidades de éxito.

Error #3: Cantidad de datos insuficiente

La IA y el aprendizaje automático (ML) se basan en los datos. La cantidad y calidad de los datos son fundamentales para el éxito de un proyecto de IA. Muchos proyectos fracasan debido a la falta de datos adecuados, lo que dificulta que el sistema aprenda y realice predicciones precisas.

Ya sea aprendizaje supervisado, redes neuronales o árboles de decisión, el volumen de datos de calidad tiene un impacto directo en la efectividad de la solución de IA.

Error #4: Calidad de los datos insuficiente

Alimentar a la IA con datos de baja calidad es como esperar que una planta crezca en un desierto. El éxito de un proyecto de IA depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Esto significa invertir tiempo en limpiar, transformar y preparar los datos de manera adecuada.

Los datos de baja calidad conducen a modelos defectuosos y resultados poco confiables, lo que hace que el sistema de IA sea ineficaz.

Error #5: Prueba de concepto o prueba de confusión

Ejecutar la IA en un laboratorio puede ser sencillo, pero el entorno real presenta desafíos diferentes. Las pruebas de concepto a menudo no se traducen en aplicaciones exitosas en el entorno real. El entorno controlado de una prueba de concepto puede ocultar desafíos del entorno real, como la variabilidad de los datos y los problemas de integración del sistema.

Probar las soluciones de IA en escenarios del entorno real es fundamental para comprender su viabilidad y efectividad práctica.

Error #6: Datos de entrenamiento vs. datos del entorno real

Entrenar a la IA en un entorno de fantasía puede llevar a una dura realidad. Un error común en los proyectos de IA es asumir que los datos de entrenamiento reflejan los escenarios del entorno real. Esta falta de alineación puede llevar a modelos que funcionan bien en las pruebas, pero fallan en aplicaciones prácticas.

Es esencial evaluar y alinear el modelo de IA con los datos y las condiciones operativas reales.

Error #7: Subestimación de los recursos

Pensar que los proyectos de IA requieren pocos recursos es como esperar que una nave espacial funcione con pilas AA. Los proyectos de IA son intensivos en recursos, y a menudo requieren una inversión significativa de tiempo y dinero. Muchos proyectos fracasan debido a la subestimación de estos requisitos, especialmente en la adquisición y preparación de datos.

Garantizar un presupuesto y tiempo suficientes para estos componentes críticos es esencial para el éxito de cualquier iniciativa de IA.

Error #8: Descuido del mantenimiento y evolución de la IA

¿Creer que se puede olvidar del modelo de IA una vez construido? Eso sería como esperar que un solo entrenamiento te mantenga en forma para siempre. Los modelos de IA no son estáticos; requieren actualizaciones y mantenimiento continuo para mantenerse relevantes.

Muchas organizaciones no planifican la iteración continua de los modelos y los datos de IA. Este descuido puede llevar a modelos obsoletos que ya no funcionan de manera óptima, lo que subraya la importancia de la planificación del ciclo de vida en los proyectos de IA.

Error #9: Caer en la exageración de los proveedores

¿Creer en las promesas de los proveedores? Eso sería como creer en los unicornios, mágicos pero míticos. La atracción de las promesas de los proveedores puede ser engañosa. Es crucial realizar una investigación exhaustiva y asegurarse de que la solución de IA elegida se ajuste a las necesidades específicas del proyecto.

Evita dejarte llevar por la exageración de la industria y concéntrate en soluciones que se adapten realmente a tus requisitos.

Error #10: El síndrome de prometer demasiado y entregar poco

¿Esperar que la IA resuelva todos tus problemas? Sería como pedirle que te haga café. Es importante establecer expectativas realistas. Prometer más de lo que la IA puede lograr a menudo lleva a fracasos en los proyectos. Comprender las limitaciones de la IA y definir claramente el alcance del proyecto puede ayudar a gestionar las expectativas y lograr los resultados deseados.

La sobrepromesa y la subentrega han sido los principales problemas que han llevado a las denominadas inviernos de la ia en el pasado. ¿Quieres que tus proyectos de IA entren en hibernación?

Conclusión: El camino hacia el éxito de los proyectos de IA

Comprender y abordar estos errores comunes es crucial para el éxito de los proyectos de IA. Al adoptar un enfoque centrado en los datos, alinear los proyectos con objetivos empresariales claros, garantizar la calidad y cantidad adecuada de los datos, probar en escenarios del entorno real, planificar el mantenimiento continuo y establecer expectativas realistas, las organizaciones pueden aumentar significativamente sus posibilidades de éxito en proyectos de IA.

Recuerda, la IA es una herramienta poderosa, pero su efectividad depende de cuán bien se comprenda, implemente y mantenga.

No dejes que el éxito o el fracaso de la inteligencia artificial dependa de dinámicas de equipo o metas organizacionales a corto plazo. Aprende a hacer la IA correctamente aplicando las mejores prácticas y utilizando una metodología que se adapte a tus proyectos de IA.

Da el siguiente paso obteniendo formación y certificación en IA. Además, profundiza en los diversos conceptos de IA y datos en nuestra lista de recursos de IA y datos.

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